Datos raster

Curso de Manejo de Datos Geoespaciales con QGIS

Contenido del curso

Introducción a los datos geoespaciales

Herramientas básicas en QGIS

Análisis de datos y mapeo en QGIS

Despedida

18
Continua aprendiendo de imágenes geoespaciales
01:01 min

Tomar examen

Datos raster

Resumen

En la primera clase del curso podrás encontrar la presentación descargable donde podrás ver las referencias de las imágenes utilizadas en esta clase. Las mejores de ellas las hemos dejado en los Recursos para que puedas aprender más sobre datos geoespaciales.

Federico Martinez

Estudiante

Tipos de datos geoespaciales

Los datos geoespaciales se clasifican principalmente en dos categorías: raster y vectorial. Cada tipo tiene características distintas que los hacen adecuados para diferentes aplicaciones dentro del análisis espacial.

Datos Raster:
- Definición: Se representan como una cuadrícula o matriz de celdas (píxeles), donde cada celda contiene un valor que describe una propiedad específica del área que cubre (por ejemplo, temperatura, elevación o color).
- Uso típico: Ideal para datos continuos, como imágenes satelitales, mapas de calor o modelos de elevación digital.
Datos Vectoriales:
- Definición: Se representan mediante entidades geométricas como puntos, líneas y polígonos, definidas por coordenadas específicas (x, y).
- Uso típico: Perfecto para datos discretos, como límites de propiedades, carreteras o redes de infraestructura.
- Subtipos:
  - Puntos: Representan ubicaciones específicas (ej. una fuente de agua).
  - Líneas: Definen trayectorias o conexiones (ej. ríos, caminos).
  - Polígonos: Delimitan áreas cerradas (ej. fronteras de países, lagos).

Datos Raster

Los datos raster son una forma fundamental de representar información geoespacial, especialmente cuando se trata de fenómenos continuos que varían gradualmente a través del espacio.

Características ampliadas:

Matriz de celdas:
- Los datos raster están organizados en una cuadrícula regular de filas y columnas, como una imagen digital. Cada celda actúa como un "pixel" geoespacial con un valor asociado.
- Ejemplo: En un mapa de temperatura, cada celda podría indicar el valor promedio de temperatura en un área de 1 km².
Valor único por celda:
- Cada celda contiene un solo valor numérico o categórico (ej. altura en metros, tipo de suelo). Este valor representa la característica dominante o promedio del área cubierta por la celda.
Resolución espacial:
- La resolución espacial determina el tamaño de cada celda y, por ende, el nivel de detalle:
  - High Spatial Resolution (Alta resolución): Celdas pequeñas (ej. 1 m²), ideales para análisis detallados como imágenes urbanas o drones.
  - Medium Spatial Resolution (Resolución media): Celdas de tamaño intermedio (ej. 30 m²), comunes en imágenes satelitales como las de Landsat.
  - Low Spatial Resolution (Baja resolución): Celdas grandes (ej. 1 km²), usadas para análisis globales como modelos climáticos.
- La resolución afecta directamente la precisión y el tamaño del archivo: a mayor resolución, más detalle, pero también más datos que procesar.

Ventajas de los datos raster:

Estructura simple:
- Su formato de cuadrícula facilita el almacenamiento y la manipulación computacional, ya que no requiere definir geometrías complejas como en los datos vectoriales.
Ideal para imágenes:
- Los raster son perfectos para representar datos visuales, como fotos aéreas o imágenes satelitales, porque cada celda puede corresponder a un píxel con valores de color o intensidad.
Superficies continuas:
- Son ideales para modelar fenómenos que cambian gradualmente, como pendientes, altitudes o niveles de precipitación, ya que las transiciones entre celdas reflejan variaciones suaves.
Fácil análisis espacial:
- Operaciones como superposición de capas (overlay), cálculos estadísticos o interpolación son más rápidas y directas en formato raster gracias a su estructura matricial.
- Ejemplo: Combinar un mapa de elevación con uno de precipitación para analizar riesgos de inundación.

Inconvenientes de los datos raster:

Gran consumo de memoria:
- Debido a que cada celda almacena un valor, los archivos raster pueden volverse muy grandes, especialmente con alta resolución o áreas extensas.
- Ejemplo: Una imagen satelital de alta resolución de una ciudad puede ocupar gigabytes de almacenamiento.
Dependencia de la resolución espacial:
- El nivel de detalle está limitado por el tamaño de las celdas. Si la resolución es baja, se pierden características pequeñas o específicas (ej. un sendero estrecho podría no aparecer en un raster de baja resolución).
- Esto también puede llevar a "efectos de escalera" o generalizaciones excesivas en los bordes de los fenómenos.
Menor precisión para límites discretos:
- A diferencia de los vectores, los raster no definen bordes nítidos con facilidad, lo que los hace menos adecuados para representar entidades como parcelas o carreteras con precisión geométrica.

Formatos:

Principal formato: .tif o .tiff (Tagged Image File Format):
- Es el estándar más común para datos raster geoespaciales debido a su versatilidad y compatibilidad con metadatos geográficos (georreferenciación).
- Admite compresión (como LZW) para reducir el tamaño del archivo sin perder calidad y puede almacenar múltiples bandas (ej. RGB o infrarrojo).
Otros formatos populares:
- .jpg: Usado para imágenes simples, pero pierde información geográfica y no es ideal para análisis.
- .png: Similar al .jpg, pero con transparencia, útil para visualización básica.
- .img: Formato propietario (ej. ERDAS IMAGINE), común en aplicaciones especializadas.
- .nc (NetCDF): Usado para datos raster multidimensionales, como series temporales climáticas.

Comparación breve con datos vectoriales

Mientras los raster destacan en superficies continuas y análisis espacial amplio, los datos vectoriales son superiores para representar entidades discretas con límites definidos. Por ejemplo:

Un mapa de densidad de vegetación se modela mejor como raster.
Una red de carreteras o los límites de un municipio se representan mejor como vectores.

Datos raster

Introducción a los datos geoespaciales

Bienvenida al mundo de los geodatos

¿Qué son los datos geoespaciales?

Datos raster

Datos vector

¿Cómo adquirir datos geoespaciales?

Descarga de datos satelitales open-source

Herramientas básicas en QGIS

Instalación de QGIS

Descarga e instalación de QGIS en iOS y Linux

¿Cómo abrir las imágenes en QGIS?

¿Qué representan las bandas de una imagen?

Índices espectrales

Cálculo de un índice de vegetación con Raster Calculator

Análisis de datos y mapeo en QGIS

Descarga de datos en geoportales

Corte de capas en QGIS

Extracción de información con zonal statistics

Selección del área de impresión del mapa

Mapa final: incorporación de elementos inspensables

Despedida

Continua aprendiendo de imágenes geoespaciales

Resumen